發布時間：2021-07-21所屬分類：經濟論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：文章主要討論宏觀經濟不確定性對公司盈余管理的影響�；诤暧^經濟高維數據，利用動態因子模型計算宏觀經濟不確定性，以修正Jones模型計算盈余管理指標，通過固定效應面板模型分析，發現宏觀經濟不確定性與上市公司的盈余管理呈線性正相關，即隨著宏觀
摘要：文章主要討論宏觀經濟不確定性對公司盈余管理的影響�；诤暧^經濟高維數據，利用動態因子模型計算宏觀經濟不確定性，以修正Jones模型計算盈余管理指標，通過固定效應面板模型分析，發現宏觀經濟不確定性與上市公司的盈余管理呈線性正相關，即隨著宏觀經濟不確定性的增加，上市公司的盈余管理程度會增加，而且非國有上市公司更是如此。以真實盈余管理和非經常性損益替換盈余管理指標來檢驗穩健性，其結果也是穩健的，進一步證實了融資約束在其中的中介效應。
關鍵詞：宏觀經濟不確定性;盈余管理;動態因子模型;會計信息質量
0引言
公司管理層為達到自身利益最大化，往往會利用信息優勢和內部控制對公司的盈余進行干預及對相關信息選擇性披露，即盈余管理。這種行為既可能對股東權益帶來巨大損害，更會導致對中小股東利益的侵害。本文討論宏觀經濟不確定性對公司管理層盈余管理行為(以下簡稱“盈余管理”)的影響及作用機制。
不確定性是經濟生活中普遍存在的現象，會影響微觀經濟的各個層面。比如：經濟不確定性會抑制上市公司投資[1]。從衡量經濟不確定性的指標來看，最為常見的是Baker等(2016)[2]提出的經濟政策不確定性指數(EPU)。從本質上講，經濟不確定性可以分為宏觀經濟不確定性和微觀上市公司層面的不確定性，而經濟政策不確定性只是宏觀經濟不確定性的一個方面。而且從構建的方法上看，經濟政策不確定性指數屬于利用報刊的新聞報道用詞頻率來計算的一種代理變量。該指數與一般的代理變量一樣，在衡量宏觀經濟不確定性時可能存在一定的局限，特別是關于中國經濟政策不確定性指數的構建主要依賴單一媒體，可能存在一定的片面性。
作為經濟不確定性的重要方面，宏觀經濟不確定性要真實地反映現實經濟中的不確定性，其測度方式存在多種選擇。較常用的是采用易于測度的經濟變量波動作為代理指標，例如債券市場回報率、通貨膨脹與產出的無條件方差、匯率波動性、通貨膨脹、利率等。但是單一指標或者單一金融市場的衡量指標難以刻畫整體經濟的不確定性。Jurado等(2015)[3]提出了衡量宏觀經濟不確定性的另一個思路和方法，即利用宏觀經濟大維數據通過動態因子模型計算宏觀經濟不確定性。在變量選擇上，他們納入了大維的宏觀經濟數據集，考慮了宏觀經濟中能夠獲得的數據信息。這樣構建得到的宏觀經濟不確定性指標相比于單一指標更全面，更能真實地反映宏觀經濟中的不確定性。
本文可能的邊際貢獻有三個方面：一是在經濟不確定性方面，借鑒Jurado等(2015)[3]的做法，進一步豐富了經濟不確定性的衡量。二是在盈余管理方面，對公司盈余管理進行了行業調整，較精確地刻畫了各公司盈余管理的程度。三是從經濟不確定性角度提供了理解管理層盈余管理行為的一個視角，并為相關規制提供了方向。
1文獻綜述與研究假說
1.1關于宏觀經濟不確定性
經濟不確定性可以分為宏觀和微觀兩個層面，而宏觀經濟不確定性又可以從經濟政策不確定性)和宏觀經濟不確定性兩個方面來表述[3]。
學術界廣泛認可的經濟政策不確定性的測度是Baker等(2016)[2]提出，基于報刊的新聞報道用詞頻率建立了一種新的經濟政策不確定性指數(EPU指數)，這一指數的波峰位置剛好和一些特定的事件相聯系，如美國總統選舉、第一次海灣戰爭、第二次海灣戰爭、“9.11”恐怖襲擊、2011年債務風險等。但這種指標具有其固有的局限性：其一，新聞報道用詞具有一定的主觀特色，所以其對經濟政策不確定性測度的準確性仍有待商榷。其二，媒體對政策的報道與政府的具體施政策略仍有一定的時間距離，客觀上存在時滯現象。其三，由于語言、文化、地域差異，報刊選取也可能存在一定的統計偏誤。
而宏觀經濟不確定性測度試圖解決宏觀經濟中真實的不確定性。Jurado等(2015)[3]提出了衡量宏觀經濟不確定性的另一種思路。他們利用反映宏觀經濟的大維數據，通過動態因子模型計算宏觀經濟不確定性。在變量選擇上，他們納入了大維的宏觀經濟數據集，考慮了宏觀經濟中能夠獲得的數據信息。在對技術處理上，他們首先移除了宏觀經濟序列中的可預測成分，然后通過隨機波動模型保證不確定性的信息過程具有能夠獨立影響宏觀經濟變量本身的一階矩和二階矩成分，最后通過加權平均的方法獲得對宏觀經濟不確定性的度量指數。這一做法較好地刻畫了宏觀經濟真正的不確定性。本文正是借鑒這一思路和做法來計量中國宏觀經濟不確定性。
1.2關于盈余管理
盈余管理是企業管理人員通過有目的地控制對外財務報告過程以謀取個人利益的行為。盈余管理包含了有選擇性地進行財務報告，以誤導投資者或者影響依賴于財務報表結果的合同。同時，盈余管理可能削弱財務報告的可信度，對會計信息質量產生負面影響。
盈余管理的計量一般可以從應計盈余管理和真實盈余管理兩個方面進行。Jones(1991)[4]提出了Jones模型，利用營業收入變動和固定資產來計算得到的公司應計盈余的變動作為衡量公司盈余管理程度的指標。Dechow等(2012)[5]在Jones模型的基礎上加入了應收賬款的變動，即為修正Jones模型。而真實盈余管理的計算普遍使用Roychowdhury(2006)[6]的方法,通過計算經營活動的異常現金流、異常生產成本、異常酌量性費用得到真實盈余管理指標。本文在回歸中使用了修正Jones模型計算應計盈余管理指標，而在穩健性檢驗部分則用到了真實盈余管理指標。
1.3研究假設
基于文獻和理論分析，本文認為，隨著宏觀經濟不確定性的增加，公司的經營狀況會面臨更大的風險。此外，在我國資本市場，相較于國有上市公司而言，民營上市公司的盈余管理更加嚴重。管理層為了對沖這些風險，可能會加強公司管理，通過控制財務運營成本等方式來應對。上市公司的融資渠道分為內部融資和外部融資。隨著經濟不確定性的增加，上市公司盈利出現下降的可能性增大，其內部融資渠道會受阻，因而公司會尋求外部融資，此時公司融資約束問題會出現。因此，本文提出以下假設：
假設1:宏觀經濟不確定性增加時，上市公司盈余管理的程度更大。
假設2:相較于國有上市公司，面對宏觀經濟不確定性增加時，非國有上市公司盈余管理程度更高。
假設3:宏觀經濟不確定性會通過影響公司融資約束進而影響上市公司的盈余管理程度。
2研究設計
2.1樣本選擇和數據來源
本文選擇了59個中國宏觀經濟變量的月度數據(略)。由于部分宏觀數據公布起始時間所限，宏觀經濟數據區間為2009—2017年。數據來源于國家統計局、國家知識產權局和中經網統計數據庫。本文對數值較大的數據取對數，部分數據進行了季節調整。本文使用單位根檢驗來判斷序列的平穩性。對于不平穩的序列進行了一階差分實現了平穩。最后，根據FAVAR模型的要求，將所有數據標準化為均值為0、方差為1的序列。由于估計出的結果為月度數據，而盈余管理指標的數據為年度數據，所以本文把處理得到的宏觀經濟不確定性月度數據經算術平均后轉化為年度宏觀經濟不確定性(EU)。
考慮到與宏觀經濟不確定性指標相匹配，公司層面數據選取2009—2017年中國A股上市公司為初始樣本。同時，本文剔除了金融類公司和“ST”公司。數據的來源為：Wind數據庫和國泰安數據庫以及相應年份《中國統計年鑒》。其中，數據都為年度數據。為消除極端值的影響，本文對主要的變量進行了上下1%的縮尾處理。
3實證結果分析
3.1變量含義與描述性統計
主要研究變量的描述性統計如表1所示。
3.2基本回歸分析
宏觀經濟不確定性與盈余管理的固定效應面板數據回歸結果如表2所示。
其中列1的結果顯示EU對DA的回歸系數為0.28且在1%水平下顯著，這說明隨著宏觀經濟不確定性的增加，預示著上市公司有更強的動機進行盈余管理行為。同時，本文還考慮了宏觀經濟的不確定性對盈余管理方向的影響。從列2可以看到，在da>0的情形下，EU對da的回歸系數為0.395且在1%水平下顯著。這說明隨著宏觀經濟不確定性的增加，有夸大盈余動機的上市公司有更強的動機進行夸大盈余的盈余管理。從列3可以看到，在da<0的情形下，EU對da的回歸系數為-0.282且在1%水平下顯著。這說明隨著宏觀經濟不確定性的增加，有掩蓋盈余動機的上市公司有更強的動機進行掩蓋盈余的盈余管理。因此本文假設得到驗證。
3.3異質性分析
考慮到上市公司最終控制權的歸屬問題，本文對國有上市公司和非國有上市公司進行了分組回歸(見表3)。
從列1可以看到，當上市公司為非國有企業時(ENID=1)，EU對DA的回歸系數為0.484且在1%水平下顯著。相對于表2第1列的EU對整體DA的回歸系數0.28略有增加，這說明宏觀經濟不確定性對非國有上市公司的盈余管理有更強的影響。從列2可以看出，當上市公司為國企時(ENID=0)，EU對DA回歸系數為0.140并在10%水平顯著，相比于列1顯著性下降。這說明宏觀經濟不確定性對非國有上市公司的應計盈余管理程度有更強的相關性和影響水平。同時，從列3可以看到，針對非國有上市公司，在da>0的情形下，EU對da的影響在1%水平下顯著，系數為0.645。這說明有夸大盈余動機的非國有上市公司在面對宏觀經濟不確定性增加情形時，盈余管理程度更為嚴重。列4顯示，有夸大盈余動機的國有上市公司在宏觀經濟不確定性增加的情形下有更大的可能進行夸大盈余的盈余管理，且國有上市公司的系數小于非國有公司。從列5得出有掩蓋盈余動機的非國有上市公司在宏觀經濟不確定性增加的情形下，有更大的可能進行掩蓋盈余的盈余管理。列6顯示，有掩蓋盈余動機的國有上市公司在宏觀經濟不確定性增加的情形下有更大的可能進行掩蓋盈余的盈余管理，且系數的絕對值更小。以上結果都與主回歸的分析結果具有一致性，同時也驗證了假設2：相較于國有上市公司，面對宏觀經濟不確定性增加時非國有上市公司盈余管理程度更高。
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4進一步研究
4.1融資約束的傳導機制
為檢驗融資約束的傳導機制，本文進行了中介效應分析，結果如表4所示。
列1顯示的是宏觀經濟不確定性指標EU對上市公司盈余管理指標DA的回歸結果，其EU的系數為0.28且在1%水平下顯著。這說明了總體效應的成立。列2顯示的是宏觀經濟不確定性指標EU對融資約束FC的回歸結果。其EU的系數為5.345且在1%水平下顯著。這說明了宏觀經濟不確定性與融資約束呈正相關性，即隨著經濟不確定性的增加，上市公司的融資約束會增加。列3顯示的是宏觀經濟不確定性指標EU和融資約束同時對盈余管理回歸，其結果是EU的系數為0.257且在1%水平顯著，而FC的系數為0.00417且在10%水平下顯著。這說明了EU對DA的直接效應顯著，同時FC對DA間接效應也顯著。以上結果說明，融資約束是宏觀經濟不確定性對上市公司盈余管理的部分中介，宏觀經濟的不確定性一部分通過上市公司的融資約束傳導至盈余管理。隨著宏觀經濟不確定性的增加，使得上市公司的融資約束增加進而增加了上市公司進行盈余管理的可能性，且中介效應占總效應的比例為7.96%。同時，宏觀經濟不確定性也通過其他中介變量或者直接影響盈余管理。
4.2穩健型檢驗
本文改變盈余管理的代理變量，分別用非經常性損益和真實盈余操縱指標來替代，相應的回歸結果同樣顯著。同時，用EU的十分位數替換EU指標，其回歸結果仍然顯著，證明了結果的穩健性。穩健性結果不列示。
5結論
本文探討了宏觀經濟不確定性與上市公司盈余管理的相關性。采用基于高維宏觀經濟數據構建的宏觀經濟不確定性指標作為解釋變量，利用修正Jones模型計算得到的公司應計盈余管理作為被解釋變量，采用固定效應的面板模型探討了二者間的關系。實證結果表明宏觀經濟不確定性與上市公司的盈余管理呈線性正相關，即宏觀經濟不確定性增加時，上市公司會實施夸大盈余的盈余管理。而隨著宏觀經濟不確定性的降低，上市公司會實施掩蓋盈余的盈余管理。而且這種做法在非國企中更為顯著。本文用非經常性損益和真實盈余管理指標替換盈余管理指標，結果也是穩健的。進一步發現融資約束是宏觀經濟不確性影響上市公司盈余管理程度的一個機制。標準的中介變量檢驗證實了這一結論。
本文的經驗證據表明公司管理層在進行盈余管理時會受到宏觀經濟不確定性的影響。因為管理層直接面對宏觀經濟不確定性，為了其自身的利益，其要為這種不確定性進行對沖。這為理解資本市場上上市公司財務報表“變臉”提供了一個視角。根據這一思路，建議在相關政策上進行一些調整，要充分揭示宏觀經濟的不確定性，要進一步做好上市公司信息披露，并對于管理層的盈余管理行為進行適當規范。——論文作者：黃孝武，任亞奇，余杰
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